金融市场股票价格预测数据集FinancialMarketStockPricePredictionDataset-piyushkhann00705
数据来源：互联网公开数据
标签：股票价格预测, 金融市场, 时间序列分析, 文本分析, 机器学习, 股票数据, 量化交易, 财经新闻
数据概述：
该数据集包含来自金融市场的数据，记录了股票价格的历史数据以及相关的文本信息，用于股票价格预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集涵盖了股票价格和其他金融指标在一定时间范围内的记录。
地理范围：数据主要关注全球范围内的股票市场。
数据维度：数据集包括股票代码（ticker）、公司名称（name）、日期信息（年、月、日）、文本文件名称（text_file_name）、未来价格（future_）、过去价格（past_）等多个维度。此外，还包括多种预处理后的数据，如词嵌入（word embeddings）和知识图谱。
数据格式：数据集包含CSV、PKL和Pickle三种格式，CSV文件包含结构化的股票价格数据，PKL和Pickle文件包含预训练的词嵌入、序列数据和其他中间处理结果，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的金融市场数据和相关的文本信息，经过了整理和预处理，以适应机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于金融市场研究，特别是股票价格预测，以及结合文本信息进行更深入的分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融领域学术研究，例如利用时间序列分析和机器学习模型预测股票价格、研究文本信息对股票价格的影响等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，尤其是在量化交易、风险管理和投资组合优化等方面。
决策支持：支持投资决策，辅助投资者进行股票选择和交易策略制定。
教育和培训：作为金融工程、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解股票价格预测和金融数据分析。
此数据集特别适合用于探索股票价格的波动规律，分析影响股价的因素，并构建预测模型，以提高预测精度和辅助投资决策。
